Is primary retroperitoneal lymph node dissection the way forward for patients with testicular seminoma and limited retroperitoneal metastases?
Notice bibliographique
Résumé
Testicular cancer represents 1% of adult neoplasms and is the most common solid malignancy in young men. Of men presenting with seminoma, approximately 20% will have clinical stage (CS) II disease, characterized by enlarged retroperitoneal lymph nodes without further metastasis. A further group of men will present with CS I disease but later experience relapse in the retroperitoneal lymph nodes. The standard treatment for many decades in these patients is either radiotherapy (30-36Gy) or chemotherapy (BEPx3, EPx4). Despite high cure rates with these modalities, concerns persist regarding short and long-term treatment-related toxicities. Survivors of testicular cancer treated with chemotherapy or radiotherapy face increased risks of cardiovascular disease (1.5-6-fold) and secondary malignancies (twice as likely for solid cancers and 5 times for leukemia). An alternative approach explored is primary Retroperitoneal Lymph Node Dissection (RPLND). Several institutional series along with 4 single-arm phase II trials have investigated primary RPLND in men with low-volume retroperitoneal metastases. Herein, we review the evidence, strengths and limitations of the current studies and future for primary RPLND for seminoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».